Machine learningDeep Learning, Generative Models
잠재 확산 모델
잠재 확산 모델(Latent Diffusion Models, LDMs)은 Rombach 등이 2022년에 소개한 생성 접근법으로, 픽셀 공간이 아닌 압축된 잠재 공간에서 확산 과정을 수행하여 효율적인 고해상도 이미지 합성을 가능하게 합니다. 변이형 자동 인코더를 사용하여 이미지를 저차원 잠재 표현으로 압축함으로써, 시각적 품질을 유지하면서도 확산 과정을 계산적으로 다룰 수 있게 됩니다.
방법 전문 읽기
회원 전용
로그인무료 계정으로 로그인하면 이 섹션을 읽을 수 있습니다.
Method map
The neighbourhood of related methods — select a node to explore.
출처
- Rombach, R., Blattmann, A., Lorenz, D., Esser, P., & Ommer, B. (2022). High-resolution image synthesis with latent diffusion models. In Proceedings of the IEEE/CVF Conference on Computer Vision and Pattern Recognition (pp. 10684-10695). DOI: 10.1109/CVPR52688.2022.01042 ↗
이 페이지 인용 방법
ScholarGate. (2026, June 3). High-Resolution Image Synthesis with Latent Diffusion Models. ScholarGate. https://scholargate.app/ko/deep-learning/latent-diffusion-models
Which method?
Set this method beside its closest kin and read them side by side — the library lays the books on the table; the choice is yours.
- DETR (Detection Transformer)딥러닝↔ compare
- GraphRAG딥러닝↔ compare
- Masked Autoencoders딥러닝↔ compare
- 세그먼트 애니띵 모델딥러닝↔ compare